[發明專利]一種用于農田機器人的全局路徑規劃方法

有效

• 申請號: 201810957261.0
• 申請日: 2018-08-22
• 公開（公告）號: CN108955695B
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發明（設計）人: 張玉成;萬忠政;胡曉星;李瑩玉;張宏威;田濤
• 申請（專利權）人: 洛陽中科龍網創新科技有限公司
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20
• 代理公司: 洛陽啟越專利代理事務所(普通合伙) 41154
• 代理人: 吳楠

1.一種用于農田機器人的全局路徑規劃方法，其特征在于，具體步驟為：

步驟A：在農田區域采用無人機遙感拍攝或人工測量獲取高精度農田地圖，所述高精度農田地圖中由農田全局信息和障礙物信息組成；

步驟B：提取農田全局信息的邊界，生成其邊界模型；然后將該邊界模型中的邊界弧線段采用直線段代替處理，最終使高精度農田地圖的農田全局信息由不規則曲多邊形變換成規則多邊形；

步驟C：對得出的規則多邊形農田全局信息檢測規則多邊形的內角，若內角為大于180度的角則進行切割處理，最終使規則多邊形切分割成多個凸多邊形，所述凸多邊形為三角形或四邊形；

步驟D：獲取每個凸多邊形內每個角與對邊的垂線長度，然后對比每個凸多邊形內每個垂線的長度，將最長垂線作為該凸多邊形的主軸；

步驟E：以主軸為該凸多邊形的中心，采用漢密爾頓路徑規劃以農田機器人的寬度遍歷每一個凸多邊形，并且將相鄰凸多邊形的出點及入點相連接，得到無障礙物信息的初級路徑規劃線；

步驟F：采用灰度二值化處理步驟A的高精度地圖，獲取障礙物信息圖層，并將該障礙物信息圖層嵌入步驟E得出的無障礙物信息的初級路徑規劃中；

步驟G：采用克勞算法柵格化障礙物信息圖層，并形成的每個圖層柵格進行編號；

步驟H：利用地面視差分布匹配障礙物與柵格，得到障礙物柵格的所在位置，由于步驟F已對高精度地圖進行灰度二值化處理，通過突變方式檢測出障礙物前后所在柵格，進而獲取障礙物所在柵格的編號以及障礙物前后的柵格信息；

步驟I：在障礙物所在柵格的前一個柵格和后一個柵格經過A*算法處理后得到繞過障礙物的路徑；

步驟J：將步驟I得到的繞過障礙物路徑替換掉步驟E中初級路徑規劃線所在柵格對應的路徑，由此得到次級路徑規劃線；

步驟K：將次級路徑規劃線經過最小轉彎半徑算法的處理后，使整個全局路徑處理成平滑路線，最終完成全局的路徑規劃。

2.根據權利要求1所述的一種用于農田機器人的全局路徑規劃方法，其特征在于，所述步驟B中代替處理過程為：在提取的邊界弧線上沿其軌跡均勻取n個點，然后利用線性回歸方程將邊界弧線擬合成各個點連接形成的直線段，最終使高精度農田地圖的農田全局信息由不規則曲多邊形變換成規則多邊形。

3.根據權利要求1所述的一種用于農田機器人的全局路徑規劃方法，其特征在于，所述步驟C中對規則多邊形的分割為：以大于180度的內角頂點做范圍半個圓的射線，若射線范圍內能檢測到大于180度的內角則選擇該射線作為切割線，否則以長度最長的射線作為切割線進而得到多個凸多邊形。

4.根據權利要求1所述的一種用于農田機器人的全局路徑規劃方法，其特征在于，所述步驟F的二值化處理為將高精度地圖中的障礙物信息賦值為1，農田地塊賦值為0。

5.根據權利要求1所述的一種用于農田機器人的全局路徑規劃方法，其特征在于，所述步驟I中A*算法的公式表示為：f(n)＝g(n)+h(n)，其中，f(n)是從初始狀態經由狀態n到目標狀態的代價估計，g(n)是在狀態空間中從初始狀態到狀態n的實際代價，h(n)是從狀態n到目標狀態的最佳路徑的估計代價。

6.根據權利要求1所述的一種用于農田機器人的全局路徑規劃方法，其特征在于，所述步驟K中最小轉彎半徑的計算公式為：

其中：R_min—最小轉彎半徑

L—軸距

K—農用機器人的兩轉向主銷中心線與地面交點間的距離

θ_imax—農用機器人的內轉向輪最大轉角

a—農用機器人的車輪轉臂。